- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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D.5 第5步:安装 virtualenv(Windows、Mac、Linux)
我们已经设置了第二个 Python 实例,但是现在我们想要设置一种创建独立的 Python 环境的方式。通过隔离不同的项目和依赖,virtualenv 可以帮助我们达到这个目的。如果有多个项目,我们可以确保每个需求间没有冲突。
为了安装 virtualenv,我们需要 Setuptools(http://pythonhosted.org//setuptools/)。安装完 Python,Setuptools 也就跟着安装了。Setuptools 的一部分是名为 pip 的命令行工具,我们使用它来安装 Python 包。
为了安装 virtualenv(http://virtualenv.readthedocs.org/en/latest/),在命令行中运行下面的命令:
$ pip install virtualenv
在运行这个命令后,输出的一部分应该为:Successfully installed virtualenv。如果你得到这个信息,那么所有事情运行良好。如果没有,那么你有其他需要解决的问题,可以在网络上搜索,寻求帮助。
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